Публикации по тегам bert

Публикации по теме 'bert'

Глава 6: BERT и двунаправленные трансформаторы

Когда над Трансформерлендом взошло солнце, слухи о новом вундеркинде по имени БЕРТ распространились со скоростью лесного пожара. Это чудо было не просто еще одним жителем; он обладал способностью понимать слова, глядя в предложении как назад, так и вперед. Наш друг «яблоко», всегда любопытный искатель приключений, очень хотел познакомиться с этим новым ощущением и понять его волшебство. Архитектура BERT: чудо с двумя башнями В самом сердце Трансформерленда стояло грандиозное..

BERT: основные выводы

На основе BERT: предварительная подготовка глубоких двунаправленных преобразователей для понимания языка Делвина и др., 2019 г. Обзор Вопрос. Как мы можем улучшить существующие модели НЛП? Что они сделали, чтобы ответить на вопрос . Авторы разработали BERT, используя структуру предварительного обучения и тонкой настройки. Сеть предварительно обучает глубокие двунаправленные представления из «неразмеченного текста путем совместной обработки как левого, так и правого контекста на..

Извлечение встраивания слов и встраивания предложений из BERT для анализа настроений в Твиттере

Предварительная обработка естественного языка (NLP) процветает и быстро растет уже несколько лет. Выбрать модель НЛП не так сложно, как несколько лет назад, поскольку многие модели в настоящее время разрабатываются многими сообществами НЛП, и их можно бесплатно загрузить и использовать в вашей модели. Вот почему наше концептуальное понимание того, как лучше всего представлять слова и предложения, важнее. BERT от Google (представление двунаправленного кодировщика от Transformer) — одна из..

Самые часто задаваемые вопросы об интервью по НЛП от BERT

Что такое БЕРТ? BERT — документ, опубликованный исследователями из Google AI Language. В нем представлены самые современные результаты в широком спектре задач НЛП, таких как ответы на вопросы и вывод на естественном языке. В работе представлен метод, сочетающий обучение модели внимания «Трансформатор» с языковым моделированием. В результате языковая модель с двунаправленным обучением может иметь более глубокий смысл и поток, чем однонаправленная модель. Было показано, что в..

Можем ли мы использовать ChatGPT для прогнозирования чего-либо?

Сейчас всем известно, что ChatGPT может генерировать любой текст, который мы только можем запросить. Но вместо того, чтобы просить его сочинять стихи, резюме или электронные письма вашему менеджеру, можем ли мы попросить его предсказать метки/классы для «типичной» проблемы машинного обучения? Это кажется странным вопросом: зачем вам использовать одну из самых продвинутых моделей и заставлять ее решать проблему, которую могла бы разумно решить более простая модель, специально обученная..

Вашему трансформатору нужен стабилизатор

Преодоление нестабильности при обучении трансформеров Оглавление Проблемы, связанные с тонкой настройкой модели Transformer Нестабильная тренировка Факторы, на которые влияет случайность Количественная оценка случайных факторов Приемы преодоления влияния случайных факторов Проблемы, связанные с тонкой настройкой модели Transformer На момент написания этой статьи, 15 ноября 2021 года, Transformers по-прежнему являются самыми современными моделями для задач обработки естественного..

Точная настройка BERT для задачи регрессии: достаточно ли описания, чтобы предсказать прейскурантную цену собственности?

Цель этой статьи - предоставить практический пример тонкой настройки BERT для задачи регрессии. В нашем случае мы будем прогнозировать цены на объекты недвижимости во Франции. В предыдущем посте мы построили контролируемую регрессионную модель на основе LGBM, чтобы предсказать прейскурантную цену из табличного набора числовых и категориальных переменных. Сегодня мы сравним эффективность BERT при прогнозировании тех же прейскурантных цен исключительно на основе текстового описания..